-
公开(公告)号：CN119469241A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411511365.0
申请日：2024-10-28
Applicant: 东南大学深圳研究院
Abstract: 本发明公开了一种大范围冰雪消融自动化监测系统及监测方法。该监测系统的中央数据处理模块用于数据接收、数据处理和数据处理结果展示；GPS定位模块采用高精度GNSS接收机，用于精确定位监测系统；双目定位模块采用自加热相机和深度估计算法，用于监测大范围冰雪消融、积雪、沉降和漂移情况；数据采集模块用于监测系统光伏供能情况和雪面的气象情况；清洁能源供电模块用于给其它模块提供稳定的24V直流电源；温度控制模块用于调节系统内部温度。本发明能够在极端环境中进行长时间的无人值守监测，具有高精度、高自动化程度、微型化的特点，适用于大范围冰雪消融状态与周边气象情况监测。
-
公开(公告)号：CN119273727A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411315337.1
申请日：2024-09-20
Applicant: 东南大学深圳研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于多视图几何的多目立体匹配优化方法，实现步骤：(1)利用单目视觉惯性定位系统采集三帧目标区域的宽基线图像和宽基线图像的相机定位数据；(2)采用多视图几何方法对采集的三帧宽基线图像进行立体校正；(3)采用SGM算法对校正后的三帧图像进行深度估计；(4)采用多视图几何算法计算深度图之间的几何约束；(5)采用基于多视图几何约束和改进SGM算法的多目立体匹配优化算法，在保证宽基线立体匹配大范围区域高精度测量的同时改善宽基线立体匹配存在近景遮挡的问题。本发明能够用于解决宽基线立体匹配算法中存在的严重近景遮挡的问题，提高了宽基线深度估计的准确度，有利于对跑道等存在近景遮挡的大场景进行精确测绘。
-
公开(公告)号：CN119200390A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411325129.X
申请日：2024-09-23
Applicant: 东南大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明公开了一种面向光伏系统的无人机智能巡检多目标优化方法，包括：根据光伏系统的三维点云，分别给出无人机巡检路径应满足避障与图像采集的约束条件；根据无人机的续航情况，给出巡检时长应满足的约束条件；分析环境因素对光伏组件温度特征的影响机理，设置环境因素优化目标；结合无人机飞行参数与风速，设置图像清晰度优化目标；结合巡检区域与巡检时长，设置巡检效率优化目标；在满足约束条件的前提下，综合考虑环境因素、图像清晰度、巡检效率，求解面向光伏系统的无人机智能巡检多目标优化问题。本发明结合图像分析技术与全景拼接技术，实现光伏阵列、汇流箱、逆变器、输变电设备的故障诊断与定位，为光伏系统的智慧运维提供重要依据。
-
公开(公告)号：CN118944596A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411071831.8
申请日：2024-08-06
Applicant: 东南大学深圳研究院
IPC: H02S50/10
Abstract: 本发明公开了一种基于部分IV曲线的光伏故障诊断方法。该方法利用微型逆变器能采集组件级电气数据的特性，开发了一种不用断开光伏组件之间连接的基于部分IV曲线的光伏故障诊断方法，包括以下步骤：在IV曲线扫描之前，记录扫描开始时的时间、太阳辐照度、组件背板温度数据；根据光伏组件信息和环境信息计算需要扫描的IV曲线范围；根据计算出的IV曲线范围扫描光伏组件的IV曲线，并记录扫描完成后的时间、太阳辐照度、组件背板温度数据；根据扫描前后的环境参数变化情况判断扫描到的IV曲线是否可用，环境参数变化较大的弃用；计算被扫描组件的理论IV曲线；基于扫描到的IV曲线、理论IV曲线环境数据，进行该组件故障检测和故障分类。
-
公开(公告)号：CN118913456A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410968568.6
申请日：2024-07-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机巡检的光伏组件温度异常诊断方法，包括以下步骤：无人机搭载红外相机，面向光伏电站进行巡检，采集光伏组件的红外图像；根据红外相机的参数，矫正红外图像的径向畸变；矫正光伏组件在红外图像中的透视形变，提取光伏组件的温度矩阵；根据环境监测仪采集的辐照度、温度、风速数据，将光伏组件的温度矩阵归一化；分析光伏组件的结构与归一化的温度矩阵，诊断温度异常。本发明可以结合光伏组件的定位与匹配技术，以及光伏电站的全景拼接技术，实现光伏组件温度异常的定位与可视化，为光伏电站的智慧运维提供重要依据。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117435049A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311208865.2
申请日：2023-09-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种利用耳道内的视频识别动作的方法，包括如下步骤：在耳动动作发起时，正对耳道绒毛密集区域拍摄视频，提取逐帧的图片，分割成大小相近、形状类似的多个互不相交的图像区域；将各图像区域逐帧图片的对应像素相减，得到以时间为序的差异图，逐帧比较各区域差异图，从而判断此视频是否因为背景噪声无法检测；在目标区域通过改良Shi‑Tomasi角点检测选取角点作为特征点；通过特征点周围像素的相同步长间跟踪基于Lk光流法通过数据拟合获得特征点局部位移变化，提取并记录有意义数据；利用实时计算当前帧和前一帧的光流，绘制出光流与时间的关系曲线，通过多次迭代，标记行为标签。本发明针对个体差异，进行参数的针对性优化，提高装备适配率。
-
公开(公告)号：CN114522395B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202210149746.3
申请日：2022-02-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种模块化全向运动平台。通过模块化设计，将不同功能进行模块化划分，包括驱动型全向运动底盘，驱动单元，防护支架。本本发明通过特殊的传动方式，实现了驱动型全向平台沿曲线进行连续传动的效果，由此构造了圆形的全向平台表面，减小设备的占地面积，并提高了有效面积的利用率。通过模块化的驱动单元设计，及由中间向两端驱动的方式，克服了现有技术中传动结构受力不均匀的问题，减小了因单侧受力造成的磨损，并提高了可维护性。通过对防护支架的设计，实现了人体运动六自由度的完全解耦，在不不影响用户自由度的情况下，提供足够的安全防护，由此达到舒适性和安全性之间的有效平衡。本发明具有占地面积小，用户移动体验自然，具有足够的安全性和舒适性，维护简单，可拓展性强等特点。
-
公开(公告)号：CN115409966A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210988496.2
申请日：2022-08-17
Applicant: 东南大学
IPC: G06T17/10 , G06T7/73 , G06V30/422 , G06V30/19 , G06V30/18
Abstract: 本发明公开了一种从二维矢量图纸自动重建桁架结构三维点云的方法，只需要二维矢量图纸，即可使用一系列图像识别和信息融合算法重建真实世界的三维点云。为解决无法采用cad进行桁架结构三维重建、手动建模过程繁琐等问题，提出基于深度学习和连通域、obb包围盒等算法对图纸进行掩膜提取、自动分割和视角校正，并区分“主平面”与“辅平面”。通过对“主平面”、“辅平面”的尺寸结构进行特征匹配，得到各个平面的空间位置；在各个平面内，采用一种基于聚类与矢量拼接的直线检测算法识别拓扑，最终重建出桁架结构的三维点云。有益效果在于：提出从二维矢量图纸智能识别和融合语义信息，无需借助cad软件或手动建模，可直接实现三维点云的重建。
-
公开(公告)号：CN115409250A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210989917.3
申请日：2022-08-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于误差补偿框架的机器学习辐照度预测方法，属于光伏发电技术领域。预测方法包括：S1，训练数据获取，获取目标地区历史辐照度数据及其对应的气象数据；S2，数据预处理，包括气象信息特征编码以及数据归一化；S3，获取当前机器模型在时刻T‑K到T的辐照度预测误差，此过程中不更新模型；将时刻T‑K到T的预测误差序列与外界气象数据序列进行信息融合，并用于更新模型；S4，预测，将历史辐照度和气象数据输入误差补偿框架，利用该框架的补偿机制，在预测辐照度的同时降低预测误差。通过本发明的端到端误差补偿框架，模型误差信息可以用于动态更新机器学习模型，在不改变模型结构的前提下降低辐照度的预测误差，提升预测精度。
-
公开(公告)号：CN114663388A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210278263.3
申请日：2022-03-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于栅线补全的单晶硅太阳能电池片的隐裂检测方法，该方法包括单晶硅组件图像的预处理、栅线检测以及图像补全。本发明的优点在于首次将基于栅线补全的方法应用于单晶硅太阳能电池片的隐裂检测。该方法首先将单晶硅组件图像切割成电池片，作为单晶硅太阳能电池片隐裂检测算法的处理单元，考虑到电池片的栅线会对隐裂检测造成干扰，结合栅线检测以及图像补全的方法，实现对电池片栅线的消除。针对消除栅线后的电池片，通过筛选出符合要求的连通域的方法实现单晶硅太阳能电池片隐裂的检测。该检测方法改善了现有的电池片隐裂检测主要依靠人工且误检率高的问题，提高了单晶硅太阳能电池片隐裂检测的精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
117
records
(took 0.026 seconds)
